¿Qué es un dataset y por qué es tan importante en el análisis de datos?

La analítica de datos es una de las ciencias mejor posicionadas de cara al futuro. Para procesar la ingente cantidad de información que se genera en el mundo por segundos es imprescindible contar con aplicaciones como un dataset, una herramienta clave para la gestión y procesamiento de estos recursos. 

Si bien la analítica de datos no es un fenómeno reciente, ha adquirido especial relevancia con el auge de internet, que aumentó la producción y transmisión de datos significativamente. Tanto es así que cada vez se van desarrollando nuevos sistemas de trabajo y aplicaciones específicas para facilitar el trabajo de los profesionales especializados en la gestión de datos.

Entre estas destaca el denominado dataset. ¿En qué consiste exactamente esta solución, clave para el análisis de datos? ¿Cómo funciona y en qué facilita las actividades que tienen que ver con ese análisis de información? 

Dataset: definición y rol en el análisis de datos

El dataset, como se mencionó anteriormente, es una herramienta o, incluso, un método de trabajo para gestionar la información generada y recopilada. Además, puede definirse como: 

• Un conjunto de información almacenada. 
• Estructurada para facilitar su manipulación. 
• Colección de datos categorizados de forma ordenada. 

Estos desarrollos influyen de manera notable en el ejercicio de la analítica de datos. Los profesionales en esta disciplina recurren al uso de datasets por su utilidad en la gestión y almacenamiento eficiente de grandes volúmenes de información. Estas podrían ser las ventajas de los datasets en el análisis de datos: 

1. Facilita la localización de información concreta. 
2. Optimiza las labores de análisis de datos. 
3. Allana el proceso para identificar patrones, generar modelos, elaborar estadísticas, etc. 

Estas características del uso de datasets en big data facilitan actividades como las siguientes, tanto para científicos de datos como para otros profesionales del sector: 

• Tomar decisiones con fundamento, utilizando de base información que permita realizar predicciones con un alto índice de acierto. 
• Analizar tendencias y patrones de determinados sectores, en ciertos ámbitos e, incluso, en relación con productos o servicios que se quieran estudiar.
• Desarrollar modelos predictivos: este punto ayuda a esa toma de decisiones mencionada previamente. Ayuda a predecir comportamientos de usuarios, al igual que en áreas como la medicina o la prevención de riesgos laborales, entre otras. 
• Optimizar procesos. Se pueden estudiar los resultados de determinadas formas de trabajo o maneras de actuar y, a partir de estos, implementar mejoras, consolidar tendencias o ajustar procesos.

Tipos de datasets

Estos desarrollos se han creado para responder a las diferentes necesidades de los profesionales que manejan esas ingentes cantidades de datos e informaciones que se generan diariamente. Es por ello que existen diferentes tipos de datasets, entre los que se podrían destacar especialmente estos cinco, con diferentes niveles de complejidad y distintos grados de completitud: 

1. Datasets tabulares: organizan los recursos en forma de tablas, con filas de entrada o registros y columnas que representan las características de cada campo. Son los más utilizados y de menor complejidad de uso.
2. Datasets de texto: son los que incorporan datos no estructurados en forma de texto. Esto significa que incluyen recursos como pueden ser los correos, direcciones, teléfonos, artículos de noticias, comentarios en redes y plataformas, etc. 
3. Datasets de series temporales: la base de esta estructura está en la incorporación de documentación con base en intervalos de tiempo muy específicos. 
4. Datasets de imágenes y videos: son utilizados para generar patrones visuales y también a la hora de clasificar objetos, entre otros. 
5. Datasets de audios: se usan a la hora de procesar aplicaciones de reconocimiento de voz, para analizar sonidos y audios. 

Los diferentes tipos de dataset contribuyen a agilizar el ejercicio profesional de los científicos expertos en big data. Para conocer mejor estos tipos de datasets y cómo funciona cada uno, es importante contar con formación especializada, como el Máster en Big Data & Analytics de EAE Barcelona. En este programa se incluyen conocimientos y materias que van más allá en el conocimiento de soluciones y herramientas que son imprescindibles a día de hoy para la gestión de información en un entorno digital y globalizado que se caracteriza por la productividad. 

Fuentes de datasets

Los datasets trabajan así con datos, por lo que es importante trazar algunas de las fuentes a las que se recurre para obtener estos recursos y documentación. En el ámbito de la analítica de datos se recurre a bases de datos como las siguientes: 

• Plataformas de investigación, que llevan a cabo estudios y encuestas que generan información de interés. 
• Universidades e instituciones educativas. 
• Portales de instituciones gubernamentales y organizaciones de todo tipo, que ofrecen información accesible y abierta para todo el mundo. 
• Sitios de datos en internet, que se estructuran por categorías y ámbitos de actuación. 
• Empresas de big data que se ocupan de recopilar y vender los datasets ya preparados. 

Algunos ejemplos de estas fuentes de datasets son Google Dataset Search o compañías como Nielsen y Statista, que realizan estudios, encuestas e investigaciones y ofrecen los resultados a usuarios que los necesiten. Es importante que los profesionales del sector sepan dónde obtener esta formación para impulsar su empleabilidad, enfrentando los desafíos que las empresas e instituciones demandan.